बेस्ट चलती - औसत - मूल्य

चलती औसत एक चलती औसत सबसे अधिक लचीली और सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली तकनीकी विश्लेषण संकेतकों में से एक है। यह व्यापारियों के बीच बेहद लोकप्रिय है, ज्यादातर इसकी सादगी के कारण। यह ट्रेंडिंग पर्यावरण में सबसे अच्छा काम करता है परिचय आंकड़ों में, चलती औसत डेटा का एक निश्चित समूह का बस मतलब है। तकनीकी विश्लेषण के मामले में, इन आंकड़ों के अधिकांश दिनों में विशेष दिन के लिए शेयरों की समाप्ति मूल्यों के द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाता है। हालांकि, कुछ व्यापारी दैनिक मिनामा और मैक्सिमा के लिए या यहां तक ​​कि मिडपॉइंट मानों के औसत के लिए अलग-अलग औसत भी उपयोग करते हैं (जो कि उन्हें न्यूनतम न्यूनतम और अधिकतम और इसके द्वारा विभाजित करके गणना करते हैं)। फिर भी, आप एक चलने की औसत भी कम समय-सीमा पर भी बना सकते हैं, उदाहरण के लिए दैनिक - या मिनट-डेटा का उपयोग कर उदाहरण के लिए, यदि आप 10-दिन की चलती औसत बनाना चाहते हैं, तो आप पिछले 10 दिनों के दौरान सभी समापन मूल्य जोड़ सकते हैं और फिर इसे 10 से विभाजित कर सकते हैं (इस मामले में यह एक सरल चलती औसत है)। अगले दिन हम ऐसा करते हैं, सिवाय इसके कि हम फिर से पिछले 10 दिनों के लिए कीमतें लेते हैं, जिसका मतलब है कि पिछली दिन के लिए हमारी गणना में अंतिम मूल्य अब आज के औसत में शामिल नहीं है - यह आज कल की जगह है मूल्य। हर नए कारोबारी दिन के साथ इस तरीके से डेटा में बदलाव होता है, इसलिए चलती औसत शब्द। तकनीकी विश्लेषण में चलने का उद्देश्य और उपयोग औसत चलना एक प्रवृत्ति-निम्न सूचक है इसका उद्देश्य एक प्रवृत्ति की शुरुआत का पता लगाना है, इसकी प्रगति का पालन करना है, साथ ही इसके उत्परिवर्तन की रिपोर्ट करना है यदि ऐसा होता है। चार्टिंग के विपरीत, मूविंग एवरेज प्रारंभ या किसी प्रवृत्ति के अंत की आशा नहीं करते हैं। वे केवल इसकी पुष्टि करते हैं, लेकिन वास्तविक उत्क्रमण के होने के कुछ ही समय बाद होता है। यह उनके बहुत ही निर्माण से पैदा होता है, क्योंकि ये संकेतक केवल ऐतिहासिक डेटा पर आधारित हैं। कम चलने वाले औसत दिनों में जितनी जल्दी हो, उतना ही यह एक प्रवृत्तियों के उलट हो सकता है। यह ऐतिहासिक डेटा की वजह से है, जो औसत पर जोरदार प्रभाव डालता है। एक 20-दिवसीय चलती औसत 50-दिवसीय औसत से जल्दी ही एक प्रवृत्ति के उलट होने का संकेत उत्पन्न करता है। हालांकि, यह भी सच है कि चलने की औसत गणना में हम कम दिनों का उपयोग करते हैं, हम जितने गलत संकेत मिलते हैं। इसलिए, अधिकांश व्यापारियों ने कई चलती औसत के संयोजन का उपयोग किया है, जो सभी को एक साथ एक संकेत प्राप्त करना है, इससे पहले कि व्यापारी बाज़ार में अपनी स्थिति खोलता है। बहरहाल, प्रवृत्ति के पीछे एक चलती औसत अंत पूरी तरह समाप्त नहीं किया जा सकता है। ट्रेडिंग सिग्नल किसी भी प्रकार की चलती औसत का इस्तेमाल सिग्नल खरीदने या बेचने के लिए किया जा सकता है और यह प्रक्रिया बहुत सरल है। चार्टिंग सॉफ़्टवेयर मूल्य चार्ट में सीधे लाइन के रूप में चलती औसत प्लॉट करता है। सिग्नल उन जगहों पर उत्पन्न होते हैं जहां कीमतें इन पंक्तियों को छितरी होती हैं जब चलती औसत रेखा से ऊपर की कीमत पार हो जाती है, तो इसका मतलब है कि एक नए ऊपर की प्रवृत्ति की शुरुआत होती है और इसलिए यह एक खरीद संकेत है। दूसरी तरफ, यदि कीमत चलती औसत रेखा के नीचे पार हो जाती है और बाजार भी इस क्षेत्र में बंद हो जाता है, तो यह नीचे की प्रवृत्ति की शुरुआत का संकेत देता है और इसलिए यह एक विक्रय सिग्नल का गठन करता है। कई औसत का उपयोग करना हम कई चलती एक साथ औसत, कीमतों में शोर और विशेष रूप से झूठे संकेतों (व्हाइस्पॉज़) को खत्म करने के लिए, जो एक एकल चलती औसत पैदावार का उपयोग करता है। कई औसत का उपयोग करते समय, एक खरीद संकेत तब होता है जब औसतन औसत लंबी औसत से ऊपर पार करता है, उदा। 50-दिवसीय औसत 200-दिवसीय औसत से अधिक है। इसके विपरीत, इस मामले में बिकने वाला संकेत तब उत्पन्न होता है जब 50-दिवसीय औसत 200-औसत के पार हो। इसी प्रकार, हम तीन औसत के संयोजन का भी उपयोग कर सकते हैं, उदा। एक 5-दिन, 10-दिन और 20-दिवसीय औसत। इस मामले में, एक ऊपरी प्रवृत्ति का संकेत दिया जाता है कि 5-दिवसीय औसत रेखा 10-दिवसीय चलती औसत से ऊपर है, जबकि 10-दिवसीय औसत अभी भी 20-दिवसीय औसत से ऊपर है। चलती औसत की कोई सीमा जो इस स्थिति की ओर जाता है एक खरीदार संकेत माना जाता है। इसके विपरीत, नीचे की प्रवृत्ति की स्थिति से संकेत मिलता है जब 5-दिवसीय औसत लाइन 10-दिवसीय औसत से कम है, जबकि 10-दिवसीय औसत 20-दिवसीय औसत से कम है। तीन चलती औसत का उपयोग करते हुए एक साथ झूठी की मात्रा सिस्टम द्वारा उत्पन्न सिग्नल, लेकिन यह लाभ के लिए भी क्षमता को सीमित करता है, क्योंकि इस तरह की प्रणाली बाज़ार में दृढ़ता से स्थापित होने के बाद व्यापार संकेतक उत्पन्न करती है। प्रवेश संकेत भी रुझान के उलट होने से पहले ही थोड़े समय तक उत्पन्न हो सकते हैं। चलने वाली औसत कंप्यूटिंग के लिए व्यापारियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले समय अंतराल काफी अलग हैं। उदाहरण के लिए, फाइबोनैचि संख्या बहुत लोकप्रिय है, जैसे कि 5-दिन, 21-दिन और 89-दिवसीय औसत का उपयोग करना। वायदा कारोबार में, संयोजन 4-, 9- और 18-दिन बहुत लोकप्रिय हैं, भी। पेशेवरों और विपक्ष कारण चलने की औसत इतनी लोकप्रिय हो गई है कि वे व्यापार के कई बुनियादी नियमों को प्रतिबिंबित करते हैं। चलने की औसत का उपयोग आपको अपने नुकसान को कम करने में मदद करता है, जबकि आपके मुनाफे को चलाना पड़ता है। व्यापारिक संकेतों को उत्पन्न करने के लिए चलने की औसत उपयोग करते समय, आप हमेशा बाजार की प्रवृत्ति की दिशा में व्यापार करते हैं, इसके विपरीत नहीं। इसके अलावा, चार्ट पैटर्न विश्लेषण या अन्य अत्यधिक व्यक्तिपरक तकनीकों के विपरीत, चलती औसत का उपयोग स्पष्ट नियमों के अनुसार व्यापार संकेतों को उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है - इस प्रकार व्यापार निर्णयों की आत्मीयता दूर करने से, जो व्यापारियों की मनोदशा में मदद कर सकता है हालांकि, चलने की औसत का एक बड़ा नुकसान ये है कि वे बाजार में चलने पर ही अच्छा काम करते हैं। इसलिए, अस्थिर बाजारों की अवधि में जब कीमतें एक विशेष मूल्य सीमा में उतार चढ़ाव होती हैं तो वे बिल्कुल भी काम नहीं करते हैं। ऐसी अवधि आसानी से एक तिहाई से अधिक समय तक रह सकती है, इसलिए अकेले चलती औसत पर निर्भर होना बहुत जोखिम भरा है। कुछ व्यापारियों का मानना ​​है कि किसी प्रवर्तक की ताकत को मापने वाले एक संकेतक के साथ चलने की औसत संयोजन की सलाह देते हैं, जैसे कि ADX या चलती औसत का उपयोग केवल आपके ट्रेडिंग सिस्टम के लिए एक निश्चित संकेतक के रूप में करते हैं। चलती औसत के प्रकार सरल मूविंग एवरेज (एसएमए) और एक्स्पोनेंसिकली वेटेड मूविंग एवरेज (एएमए, ईडब्ल्यूएमए) का सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला प्रकार है। इस प्रकार की चलती औसत को अंकगणित माध्य के रूप में भी जाना जाता है और सरल और सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला औसत चलती औसत का प्रतिनिधित्व करता है। हम किसी निश्चित अवधि के लिए सभी समापन मूल्यों को संक्षेप में प्रस्तुत करते हैं, जो हम बाद में इस अवधि में दिनों की संख्या से विभाजित करते हैं। हालांकि, इस तरह की औसत से दो समस्याएं जुड़ी हुई हैं: यह केवल चयनित अवधि में शामिल आंकड़ों को ध्यान में रखता है (उदाहरण के लिए एक 10-दिन की सरल चलती औसत केवल पिछले 10 दिनों के डेटा को ध्यान में रखती है और बस सभी अन्य डेटा की उपेक्षा करता है इस अवधि से पहले)। डेटा सेट के सभी आंकड़ों के बराबर वजन आवंटित करने के लिए भी अक्सर आलोचना की जाती है (यानी 10 दिन की चलती औसत में 10 दिन पहले की कीमत का मूल्य कल के रूप में वही है - 10)। कई व्यापारियों का तर्क है कि हाल के दिनों के आंकड़ों को पुराने डेटा की तुलना में अधिक वजन लेना चाहिए - जो प्रवृत्ति के पीछे औसत अंतराल को कम करेगा। इस प्रकार की चलती औसत सरल चलती औसत से संबंधित दोनों समस्याओं का समाधान करती है। सबसे पहले, यह हाल के आंकड़ों पर अपनी गणना में अधिक वजन आवंटित करता है। यह कुछ हद तक विशेष साधन के सभी ऐतिहासिक आंकड़ों को दर्शाता है। इस प्रकार का औसत इस तथ्य के अनुसार रखा गया है कि पिछले आंकड़ों के आंकड़ों के वजन में तेजी से कमी आई है। इस कमी के ढलान को व्यापारी की जरूरतों के अनुसार समायोजित किया जा सकता है। चलती औसत (एमए) एक साधारण तकनीकी विश्लेषण टूल है जो लगातार अद्यतन औसत मूल्य बनाकर कीमत डेटा को सुचारू रूप से बढ़ाता है। औसत को एक विशिष्ट अवधि के समय में लिया जाता है, जैसे 10 दिन, 20 मिनट, 30 सप्ताह, या किसी भी समय अवधि व्यापारी चुनता है। आपके व्यापार में चलती हुई औसत का उपयोग करने के फायदे भी हैं, साथ ही साथ किस प्रकार की चलती औसत का उपयोग करने के विकल्प हैं औसत रणनीतियों को आगे बढ़ना भी लोकप्रिय है और किसी भी समय सीमा के अनुसार तैयार किया जा सकता है, दोनों दीर्घकालिक निवेशकों और अल्पकालिक व्यापारियों को सूट कर सकते हैं। (शीर्ष चार तकनीकी संकेतकों के रुझान व्यापारियों को जानने की आवश्यकता है।) एक मूविंग औसत का उपयोग क्यों करें एक चलती औसत कीमत चार्ट पर शोर की मात्रा को कम करने में मदद कर सकता है चलती औसत की दिशा को देखो जिससे कि मूल्य बढ़ने का मूल विचार प्राप्त किया जा सके। समकक्ष और मूल्य बढ़ रहा है (या हाल ही में) कुल मिलाकर, नीचे गुना और कीमत समग्र रूप से बढ़ रही है, बग़ल में चल रही है और कीमत एक सीमा में होने की संभावना है चलती औसत भी समर्थन या प्रतिरोध के रूप में कार्य कर सकता है अपट्रेंड में 50-दिन, 100-दिवसीय या 200-दिवसीय मूविंग एवरेज एक समर्थन स्तर के रूप में कार्य कर सकते हैं, जैसा कि नीचे दिए गए आंकड़े में दिखाया गया है। ऐसा इसलिए है क्योंकि औसत कार्य एक मंजिल (समर्थन) की तरह है, इसलिए कीमत इसके ऊपर से उछलती है। डाउनथ्रेंड में एक चलती औसत छत की तरह प्रतिरोध के रूप में कार्य कर सकता है, कीमत उसे हिट करती है और फिर फिर से ड्रॉप करना शुरू होती है कीमत इस तरह से चलती औसत का हमेशा सम्मान नहीं करती। इसकी कीमत थोड़ी-थोड़ी से चल सकती है या फिर इसे तक पहुंचने से पहले रिवर्स हो सकती है। एक सामान्य दिशानिर्देश के रूप में, यदि मूल्य चलती औसत से अधिक है, तो प्रवृत्ति ऊपर है यदि कीमत एक चल औसत से नीचे है, तो प्रवृत्ति नीचे है मूविंग एवरेज हालांकि अलग-अलग लम्बाई हो सकती हैं (शीघ्र ही चर्चा की गई है), इसलिए कोई एक अपट्रेंड को इंगित कर सकता है जबकि दूसरा डाउनट्रेन्ड इंगित करता है। चलती औसत के प्रकार एक चल औसत की गणना अलग-अलग तरीकों से की जा सकती है। पांच दिवसीय सरल चलती औसत (एसएमए) केवल पांच सबसे हालिया दैनिक समापन मूल्य जोड़ता है और प्रत्येक दिन एक नया औसत बनाने के लिए इसे पांच से विभाजित करता है। प्रत्येक औसत एक दूसरे से जुड़ा हुआ है, एकवचन बहने वाली रेखा का निर्माण करना। चलती औसत का एक अन्य लोकप्रिय प्रकार घातीय चलती औसत (एएमए) है गणना अधिक जटिल है, लेकिन मूल रूप से सबसे हाल की कीमतों पर अधिक महत्व देता है। उसी चार्ट पर एक 50-दिवसीय एसएमए और 50-दिवसीय ईएमए प्लॉट करें, और आप देखेंगे कि ईएमए एसएमए की तुलना में मूल्य में और अधिक तेजी से प्रतिक्रिया करता है, हाल के मूल्य डेटा पर अतिरिक्त भार के कारण। चार्टिंग सॉफ़्टवेयर और ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म गणना करते हैं, इसलिए एमए का उपयोग करने के लिए मैनुअल गणित की आवश्यकता नहीं है। एक प्रकार का एमए दूसरे से बेहतर नहीं है एक ईएमए स्टॉक या वित्तीय बाजार में एक समय के लिए बेहतर काम कर सकता है, और दूसरी बार एक एसएमए बेहतर काम कर सकता है। चलती औसत के लिए चुना गया समय सीमा भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा कि यह कैसे प्रभावी है (प्रकार की परवाह किए बिना)। चलने की औसत लंबाई सामान्य चलती औसत लंबाई 10, 20, 50, 100 और 200 है। ये लंबाई किसी भी चार्ट समय सीमा (एक मिनट, दैनिक, साप्ताहिक, आदि) को ट्रेडर्स व्यापार क्षितिज के आधार पर लागू की जा सकती है। समय-सीमा या लम्बाई जो आप चलती औसत के लिए चुनते हैं, इसे वापस देखने की अवधि भी कहा जाता है, यह कैसे प्रभावी है में एक बड़ी भूमिका निभा सकता है थोड़ी समय सीमा के साथ एक एमए एक एमए की तुलना में मूल्य परिवर्तन के लिए बहुत ही जल्दी प्रतिक्रिया के साथ एक लंबे समय के पीछे की अवधि के साथ प्रतिक्रिया होगी। 20-दिवसीय चलती औसत से नीचे की गई संख्या में करीब 100 दिन की तुलना में वास्तविक मूल्य पर नज़र रखता है। 20-दिवसीय विश्लेषणात्मक लाभ एक अल्पकालिक व्यापारी के रूप में हो सकता है, क्योंकि यह कीमत का अधिक निकटता से अनुसरण करता है, और इसलिए दीर्घकालिक चलती औसत से कम अंतराल पैदा करता है। अंतराल एक संभावित उत्थान के संकेत देने के लिए चलती औसत के लिए लगने वाला समय है। एक सामान्य दिशानिर्देश के रूप में स्मरण करो, जब मूल्य चलती औसत से अधिक है, तो प्रवृत्ति को माना जाता है। इसलिए जब मूल्य उस औसत से नीचे चला जाता है तो यह उस एमए के आधार पर संभावित रिवर्सल का संकेत करता है। 20 दिन की चलती औसत 100-दिवसीय मूविंग एवरेज की तुलना में बहुत अधिक रिवर्सल सिग्नल प्रदान करेगा। चलती औसत कोई भी लम्बाई, 15, 28, 89, आदि हो सकती है। चलती औसत समायोजित करें ताकि यह ऐतिहासिक डेटा पर अधिक सटीक संकेत प्रदान करे, भविष्य में बेहतर संकेतों को बनाने में मदद कर सकें। ट्रेडिंग रणनीतियाँ - क्रॉसओवर क्रॉसओवर मुख्य चलती औसत रणनीतियों में से एक हैं पहला प्रकार मूल्य क्रॉसओवर है यह पहले चर्चा की गई थी, और जब यह प्रवृत्ति में संभावित परिवर्तन को संकेत देने के लिए मूविंग औसत से ऊपर या नीचे की कीमत पार करता है। एक अन्य रणनीति चार्ट में दो चलती औसत लागू करना है, एक लंबी और एक छोटी जब कम एमए लंबे समय तक एमए के ऊपर पार करता है तो इसका एक खरीद संकेत होता है क्योंकि इससे पता चलता है कि प्रवृत्ति ऊपर जा रही है। इसे सुनहरा क्रॉस कहा जाता है। जब कम एमए लंबे समय तक एमए के नीचे पार करता है तो इसका एक बेचना संकेत होता है क्योंकि यह दर्शाता है कि प्रवृत्ति नीचे जा रही है। यह एक मरे हुए डेथ क्रॉस मूविंग एवरियस के रूप में जाना जाता है, ऐतिहासिक डेटा के आधार पर गणना की जाती है, और गणना के बारे में कुछ भी नहीं प्रकृति में अनुमान है। इसलिए चलती औसत का उपयोग करना परिणाम यादृच्छिक हो सकता है - कभी-कभी बाजार एमए सहयोगियों और व्यापार संकेतों का सम्मान करता है। और दूसरी बार यह कोई सम्मान नहीं दिखाता है। एक बड़ी समस्या यह है कि यदि मूल्य कार्रवाई तड़का हो तो कीमत बहुत पीछे की तरफ रिवर्सल्ट्रैड संकेतों का उत्पादन कर सकती है। जब यह एकमात्र कदम उठाने या प्रवृत्ति को स्पष्ट करने में मदद करने के लिए एक अन्य संकेतक का उपयोग करता है एमए क्रॉसओवर के साथ एक ही बात हो सकती है, जहां एमएसी समय की अवधि के लिए उलझी पड़ती है, जो कि कई (टर्निंग पसंद) ट्रेडों को ट्रिगर करती है बढ़ते औसत मजबूत प्रवृत्ति की परिस्थितियों में काफी अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन अक्सर खराब या स्थितियों में खराब होता है समय सीमा को समायोजित करने में इस अस्थायी रूप से सहायता मिल सकती है, हालांकि कुछ बिंदु पर एमए (एमए) के लिए चुने गए समय सीमा के बावजूद इन मुद्दों पर होने की संभावना है। चलती औसत मूल्य डेटा को सरलता से इसे बाहर चौरसाई करके और एक बहने वाली रेखा बनाने के द्वारा सरल बनाता है इससे अलग-अलग रुझानों को आसान बना सकते हैं एक्सपेंनेलीली मूविंग एवरेज सामान्य गति से चलने वाले औसत की तुलना में मूल्य में तेजी से प्रतिक्रिया करता है। कुछ मामलों में यह अच्छा हो सकता है, और दूसरों में यह झूठी संकेतों का कारण हो सकता है। छोटी लुक बैक अवधि (उदाहरण के लिए 20 दिन) के साथ औसत बढ़ते समय की तुलना में औसत की तुलना में एक लंबी अवधि की अवधि (200 दिन) के साथ-साथ त्वरित रूप से भी प्रतिक्रिया देगा। औसत क्रॉसओवर चलना दोनों प्रविष्टियों और निकास के लिए एक लोकप्रिय रणनीति है। एमएएस संभावित समर्थन या प्रतिरोध के क्षेत्रों को भी उजागर कर सकते हैं हालांकि यह अनुमान लगा सकता है, चलती औसत हमेशा ऐतिहासिक डेटा पर आधारित होते हैं और केवल एक निश्चित अवधि के दौरान औसत मूल्य दिखाते हैं। दिवालिया कंपनी द्वारा चुने गए एक इच्छुक खरीदार से एक दिवालिया company039 की संपत्ति पर एक प्रारंभिक बोली बोलीदाताओं के एक पूल से अनुच्छेद 50 यूरोपीय संघ संधि में एक वार्ता और निपटान खंड है जो किसी भी देश के लिए किए जाने वाले कदमों को रेखांकित करता है। बीटा पूरे बाजार के मुकाबले एक सुरक्षा या पोर्टफोलियो की अस्थिरता या व्यवस्थित जोखिम का एक उपाय है। व्यक्तियों और निगमों द्वारा किए गए पूंजीगत लाभ पर लगाए गए एक प्रकार का कर। पूंजीगत लाभ लाभ है कि एक निवेशक किसी निर्दिष्ट कीमत से कम या नीचे एक सुरक्षा खरीदने का आदेश। एक खरीद सीमा आदेश व्यापारियों और निवेशकों को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है। एक आंतरिक राजस्व सेवा (आईआरएस) नियम जो IRA खाते से जुर्माना-मुक्त निकासी की अनुमति देता है। नियम के लिए यह आवश्यक है कि। औसत से औसत: वे क्या हैं सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों में से, औसत चलती मौजूदा प्रवृत्ति की दिशा को मापने के लिए उपयोग किया जाता है प्रत्येक प्रकार की चलती औसत (आमतौर पर इस ट्यूटोरियल में एमए के रूप में लिखा गया है) एक गणितीय परिणाम है, जो पिछले डेटा बिंदुओं की संख्या के आधार पर गणना की जाती है। एक बार निर्धारित होने पर, परिणामस्वरूप औसत एक चार्ट पर प्लॉट किया जाता है ताकि व्यापारियों को हर वित्तीय बाजारों में निहित दिन-प्रतिदिन की कीमत में उतार-चढ़ाव पर ध्यान केंद्रित करने की बजाय चिकनी डेटा देखने की इजाजत मिल सके। एक चलती औसत का सरलतम रूप, जिसे एक सरल चलती औसत (एसएमए) के रूप में जाना जाता है, की गणना मूल्यों के निर्धारित सेट के अंकगणित माध्य के आधार पर की जाती है। उदाहरण के लिए, मूल 10-दिन की चलती औसत की गणना करने के लिए आप पिछले 10 दिनों से समापन कीमतें बढ़ा सकते हैं और फिर 10 के परिणाम विभाजित करेंगे। 1 चित्रा में, पिछले 10 दिनों (110) के लिए कीमतों का योग 10 दिनों की औसत पहुंचने के लिए दिनों की संख्या (10) से विभाजित। यदि कोई व्यापारी बजाय 50-दिवसीय औसत देखने की इच्छा करता है, तो उसी प्रकार की गणना की जाएगी, लेकिन इसमें पिछले 50 दिनों में कीमत शामिल होगी। पिछले 10 दिनों के सापेक्ष परिसंपत्ति की कीमत कैसे तय की गई है, इसके बारे में व्यापारियों को यह बताने के लिए पिछले 10 डेटा पॉइंट्स के बारे में नीचे दिए गए औसत औसत (11) का अनुमान लगाया गया है। शायद आप सोच रहे हैं कि क्यों तकनीकी व्यापारियों ने इस उपकरण को एक औसत चलती औसत कहते हैं और न सिर्फ एक नियमित मतलब। इसका जवाब यह है कि नए मानों के उपलब्ध होने के नाते, सबसे पुराने डेटा अंक सेट से हटा दिए जाने चाहिए और उन्हें बदलने के लिए नए डेटा बिंदु आने चाहिए। इस प्रकार, डेटा सेट लगातार नए डेटा के लिए खाते में बढ़ रहा है क्योंकि यह उपलब्ध हो जाता है। गणना की यह विधि यह सुनिश्चित करती है कि केवल वर्तमान जानकारी का हिसाब किया जा रहा है। चित्रा 2 में, जब एक बार 5 का नया मान सेट में जोड़ा जाता है, तो लाल बॉक्स (पिछले 10 डेटा बिंदुओं को दर्शाता है) सही पर जाता है और 15 के अंतिम मान को गणना से हटा दिया गया है। चूंकि 5 का अपेक्षाकृत छोटा मान 15 के उच्च मूल्य की जगह लेता है, आप इस स्थिति में 11 से 10 के बीच डेटा सेट कम की औसत देखने की उम्मीद करेंगे। क्या चलते हुए औसत की तरह दिखते हैं एक बार जब मूल्य एमए गणना की गई है, उन्हें एक चार्ट पर प्लॉट किया जाता है और फिर चलती औसत रेखा बनाने के लिए जुड़ा हुआ है इन कर्लिंग लाइनें तकनीकी व्यापारियों के चार्ट पर आम हैं, लेकिन इसका इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है (अधिक बाद में इस पर)। जैसा कि आप चित्रा 3 में देख सकते हैं, गणना में उपयोग की जाने वाली समयावधियों की संख्या को समायोजित करके एक चार्ट से अधिक चलती औसत जोड़ना संभव है। ये घुमावदार रेखाएं पहले पर ध्यान भंग या भ्रामक लग सकती हैं, लेकिन आप समय के साथ उनसे आदी हो जाएंगे। लाल रेखा बस पिछले 50 दिनों में औसत मूल्य है, जबकि नीली रेखा पिछले 100 दिनों से औसत कीमत है। अब जब आप समझते हैं कि चलती औसत क्या है और यह कैसा दिखता है, तो एक अलग प्रकार की चलती औसत का परिचय दें और जांचें कि यह पहले उल्लेखित सरल चलती औसत से कैसे अलग है। सरल चलती औसत व्यापारियों में बेहद लोकप्रिय है, लेकिन सभी तकनीकी संकेतकों की तरह, इसके आलोचक हैं कई व्यक्तियों का तर्क है कि एसएमए की उपयोगिता सीमित है क्योंकि डेटा श्रृंखला में प्रत्येक बिंदु को वही भारित किया जाता है, भले ही यह अनुक्रम में क्यों न हो। आलोचकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा पुराने आंकड़ों के मुकाबले अधिक महत्वपूर्ण है और अंतिम परिणाम पर अधिक प्रभाव होना चाहिए। इस आलोचना के जवाब में, व्यापारियों ने हालिया आंकड़ों को और अधिक वजन देना शुरू कर दिया, जिसके बाद से विभिन्न प्रकार की नई औसत का आविष्कार हुआ, जो सबसे अधिक प्रचलित गति औसत (एएमए) है। (आगे पढ़ने के लिए, वेटेड मूविंग एवरेज की मूल बातें देखें और एसएमए और ईएमए के बीच का अंतर देखें) घातीय मूविंग एवल एक्सपेंलेनेबल मूविंग एवरल एक प्रकार का चलती औसत है जो हालिया कीमतों को और अधिक संवेदनशील बनाने के प्रयास में अधिक वजन देता है नई जानकारी के लिए ईएमए की गणना के लिए कुछ जटिल समीकरण सीखना कई व्यापारियों के लिए अनावश्यक हो सकता है, क्योंकि लगभग सभी चार्टिंग पैकेज आपके लिए गणना करते हैं हालांकि, आप गणित के लिए बाहर गीके, यहाँ EMA समीकरण है: जब ईएमए के पहले बिंदु की गणना करने के लिए सूत्र का उपयोग करते हुए, आप देख सकते हैं कि पिछले ईएमए के रूप में उपयोग करने के लिए कोई मूल्य उपलब्ध नहीं है। इस छोटी सी समस्या को सरल चलती औसत के साथ गणना शुरू करने और वहां से ऊपर के सूत्र के साथ जारी करके हल किया जा सकता है। हमने आपको एक नमूना स्प्रैडशीट प्रदान किया है जिसमें वास्तविक जीवन के उदाहरण शामिल हैं, जिनमें एक सरल चलती औसत और एक घातीय चलती औसत दोनों की गणना की जाती है। एएमए और एसएमए के बीच का अंतर अब जब आपको एसएमए और एएमए की गणना की जाने वाली समझ है, तो यह देखें कि यह औसत कैसे अलग है। ईएमए की गणना को देखते हुए, आप देखेंगे कि हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक जोर दिया गया है, जिससे यह एक औसत भारित औसत बना सकता है। चित्रा 5 में, प्रत्येक औसत में उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या एक समान (15) है, लेकिन ईएमएम बदलते कीमतों पर अधिक तेज़ी से जवाब देती है। ध्यान दें कि कीमत बढ़ने पर ईएमए का क्या उच्च मूल्य है, और जब कीमत में गिरावट आ रही है तो एसएमए की तुलना में तेजी से गिरता है। इस जवाबदेही का मुख्य कारण यह है कि कई व्यापारिक एसएमए पर एएमए का उपयोग करना पसंद करते हैं। अलग दिन क्या होता है बढ़ते औसत एक पूरी तरह से अनुकूलन योग्य सूचक है, जिसका अर्थ है कि औसत बनाने के दौरान उपयोगकर्ता जो भी समय सीमा चाहते हैं, उन्हें स्वतंत्र रूप से चुन सकते हैं चलने की औसत में सबसे सामान्य समय अवधि 15, 20, 30, 50, 100 और 200 दिन होती है। औसत बनाने के लिए कम समय अवधि, अधिक संवेदनशील यह मूल्य परिवर्तनों के लिए होगा। अब समय अवधि, कम संवेदनशील, या अधिक चिकनाई, औसत हो जाएगा आपकी चलती औसत सेट करते समय उपयोग करने के लिए कोई सही समय सीमा नहीं है यह पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है कि आपके लिए सबसे अच्छा काम किसने किया है, जब तक आप अपनी रणनीति को फिट नहीं करते हैं, तब तक कई अलग-अलग समय अवधि के साथ प्रयोग करना है। एक प्रवृत्ति जोड़ें या चार्ट में औसत रेखा को स्थानांतरित करने के लिए लागू होता है: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 एक्सेल 2013 वर्ड 2013 आउटलुक 2013 पावरपोइंट 2013 अधिक कम डेटा प्रवृत्तियों को दर्शाने या आपके द्वारा बनाए गए चार्ट में मूविंग एवरेज दिखाने के लिए। आप एक ट्रेंडलाइन जोड़ सकते हैं भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी में मदद करने के लिए आप अपने वास्तविक डेटा से परे एक ट्रेंडलाइन का विस्तार भी कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित रैखिक ट्रेंडलाइन दो तिमाहियों का पूर्वानुमान लगाते हैं और स्पष्ट रूप से एक ऊर्ध्वनि प्रवृत्ति दिखाती है जो भविष्य की बिक्री के लिए आशाजनक लगती है। आप 2-डी चार्ट में एक ट्रेंडलाइन जोड़ सकते हैं जो क्षेत्र, बार, स्तंभ, रेखा, स्टॉक, स्कैटर, और बबल सहित स्टैक नहीं है। आप स्टैक्डलाइन, स्टैक्ड, 3-डी, रडार, पाइ, सतह या डोनट चार्ट में नहीं जोड़ सकते। एक प्रवृत्ति जोड़ें अपने चार्ट में, उस डेटा श्रृंखला पर क्लिक करें, जिसमें आप एक ट्रेंडलाइन या चलती औसत जोड़ना चाहते हैं। ट्रेंडलाइन आपके द्वारा चुनी गई डेटा श्रृंखला के पहले डेटा बिंदु पर शुरू हो जाएगी। ट्रेन्डलाइन बॉक्स की जांच करें किसी भिन्न प्रकार की ट्रेंडलाइन का चयन करने के लिए, ट्रेंडलाइन के बगल में तीर पर क्लिक करें और फिर एक्सपोनेंशियल क्लिक करें। रैखिक पूर्वानुमान या दो अवधि मूविंग औसत। अतिरिक्त ट्रेंडलाइन के लिए, अधिक विकल्प क्लिक करें यदि आप अधिक विकल्प चुनते हैं ट्रेंडलाइन विकल्प के तहत स्वरूप ट्रेंडलाइन फलक में इच्छित विकल्प पर क्लिक करें यदि आप बहुपद चयन करें ऑर्डर बॉक्स में स्वतंत्र चर के लिए सर्वोच्च शक्ति दर्ज करें। यदि आप मूविंग औसत चुनते हैं अवधि बॉक्स में चलती औसत की गणना के लिए उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या दर्ज करें युक्ति: एक ट्रेंडलाइन सबसे सटीक है, जब उसका आर स्क्वेरर्ड मान (0 से 1 से एक नंबर से पता चलता है कि ट्रेंडलाइन के अनुमानित मूल्य कितनी बारीकी से आपके वास्तविक डेटा के अनुरूप हैं) 1 या उसके निकट है। जब आप अपने डेटा पर एक ट्रेंडलाइन जोड़ते हैं , एक्सेल स्वतः अपने आर-स्क्ववर्ड मान की गणना करता है चार्ट बॉक्स पर प्रदर्शन आर-स्क्वेर्ड मान को चेक करके आप अपने चार्ट पर इस मान को प्रदर्शित कर सकते हैं (ट्रेंडलाइन फॉरेन प्रारूप करें)। आप नीचे दिए गए अनुभागों में सभी प्रवृत्ति लाइन विकल्पों के बारे में अधिक जान सकते हैं रैखिक प्रवृत्ति लाइन सरल रेखीय डेटा सेटों के लिए सर्वोत्तम-फिट सीधी रेखा बनाने के लिए इस प्रकार की ट्रेंडलाइन का उपयोग करें। आपका डेटा लीनियर है यदि इसके डेटा अंक में पैटर्न एक पंक्ति की तरह दिखते हैं एक रैखिक ट्रेंडलाइन आमतौर पर दिखाती है कि स्थिर दर पर कुछ बढ़ रहा है या घट रहा है एक रैखिक ट्रेंडलाइन इस समीकरण का उपयोग कम से कम वर्गों को एक पंक्ति के लिए फिट करने के लिए करता है: जहां मी ढलान है और बी अवरोधन है। निम्नलिखित रैखिक प्रवृत्ति से पता चलता है कि रेफ्रिजरेटर की बिक्री लगातार 8 साल की अवधि में बढ़ी है। ध्यान दें कि आर-स्क्वरेड मान (0 से 1 से एक नंबर जो बताता है कि ट्रेंडलाइन के अनुमानित मूल्यों को कितनी बारीकी से आपके वास्तविक डेटा के अनुरूप है) 0.9792 है, जो डेटा के लिए लाइन की एक अच्छी फिट है। सबसे अच्छा फिट वक्र रेखा दिखा रहा है, यह ट्रेंडलाइन उपयोगी है जब डेटा में परिवर्तन की दर बढ़ जाती है या जल्दी और फिर स्तरों को कम कर देता है। लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन नकारात्मक और सकारात्मक मूल्यों का उपयोग कर सकते हैं एक लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन अंक के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए इस समीकरण का उपयोग करता है: जहां सी और बी स्थिर होते हैं और एलएन प्राकृतिक लॉगरिथम फ़ंक्शन है निम्नलिखित लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन में एक निश्चित स्थान क्षेत्र में पशुओं की जनसंख्या वृद्धि की भविष्यवाणी की गई है, जहां जनसंख्या में कमी के कारण जानवरों की जगह कम हो गई है। ध्यान दें कि आर-स्क्ववर्ड मान 0.933 है, जो आंकड़ों की रेखा के अपेक्षाकृत अच्छा फिट है। जब आपके डेटा में उतार-चढ़ाव होता है तो यह प्रवृत्ति उपयोगी होती है उदाहरण के लिए, जब आप बड़े डेटा सेट पर लाभ और नुकसान का विश्लेषण करते हैं। बहुपद का क्रम डेटा में उतार-चढ़ाव की संख्या या वक्र में कितने झुकता (पहाड़ियों और घाटियां) दिखाई देता है, यह निर्धारित किया जा सकता है। आमतौर पर, एक ऑर्डर 2 बहुपदीय ट्रेंडलाइन में केवल एक पहाड़ी या घाटी होती है, एक ऑर्डर 3 में एक या दो पहाड़ी या घाटियां होती हैं, और एक ऑर्डर 4 में तीन पहाड़ियों या घाटियां होती हैं एक बहुपदी या कर्णात्मक ट्रेंडलाइन अंक के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए इस समीकरण का उपयोग करता है: जहां ख और स्थिरांक हैं निम्नलिखित ऑर्डर 2 बहुपदीय ट्रेंडलाइन (एक पहाड़ी) ड्राइविंग की गति और ईंधन की खपत के बीच संबंध को दर्शाती है। ध्यान दें कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य 0.979 है, जो 1 के करीब है ताकि लाइनों को आंकड़ों के लिए अच्छा लगे। एक घुमावदार रेखा दिखाई दे रही है, यह ट्रेंडलाइन डेटा सेट के लिए उपयोगी है, जो विशिष्ट दर से बढ़ने वाले माप की तुलना करते हैं। उदाहरण के लिए, 1 सेकंड के अंतराल पर एक रेस कार का त्वरण। यदि आपके डेटा में शून्य या नकारात्मक मान होते हैं, तो आप पावर ट्रेंडलाइन नहीं बना सकते एक पावर ट्रेंडलाइन इस समीकरण का उपयोग अंक के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए करता है: जहां सी और बी स्थिर हैं नोट: यह विकल्प तब उपलब्ध नहीं है जब आपके डेटा में नकारात्मक या शून्य मान शामिल होते हैं निम्नलिखित दूरी माप चार्ट सेकंड में सेकंड में दूरी दिखाता है। विद्युत प्रवृत्ति स्पष्ट रूप से बढ़ती त्वरण को दर्शाती है। ध्यान दें कि आर-स्क्वेर्ड मान 0.986 है, जो डेटा के लिए लाइन के लगभग पूर्ण सही है। एक घुमावदार रेखा दिखाते हुए, यह प्रवृत्ति उपयोगी होती है, जब डेटा मूल्य लगातार बढ़ती दरों में बढ़ोतरी या गिरता है। यदि आपके डेटा में शून्य या नकारात्मक मान हैं तो आप एक घातीय प्रवृत्ति को नहीं बना सकते एक घातीय प्रवृत्ति अंक के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए इस समीकरण का उपयोग करता है: जहां सी और बी स्थिर हैं और ई प्राकृतिक लॉगरिदम का आधार है निम्नलिखित घातीय प्रवृत्ति को एक वस्तु में कार्बन 14 की मात्रा घटती है क्योंकि यह उम्र है। ध्यान दें कि आर-स्क्ववर्ड मान 0.9 9 0 है, जिसका मतलब है कि लाइन लगभग पूरी तरह से डेटा को फिट करती है। औसत प्रवृत्ति बढ़ते हुए इस प्रवृत्ति में आंकड़ों के उतार-चढ़ाव में भी एक पैटर्न या प्रवृत्ति को अधिक स्पष्ट रूप से दिखाया गया है। चलती औसत डेटा बिंदुओं (पीरियड विकल्प द्वारा निर्धारित) का उपयोग करता है, उनमें औसत, और लाइन में एक बिंदु के रूप में औसत मूल्य का उपयोग करता है उदाहरण के लिए, यदि अवधि 2 पर सेट है, तो पहले दो डेटा बिंदुओं का औसत चलती औसत प्रवृत्ति के पहले बिंदु के रूप में उपयोग किया जाता है। दूसरे और तीसरे डेटा पॉइंट का औसत ट्रेंडलाइन में दूसरे बिंदु के रूप में उपयोग किया जाता है। चलती औसत प्रवृत्ति इस समीकरण का उपयोग करती है: चलती औसत प्रवृत्ति में अंक की संख्या श्रृंखला में कुल अंकों की संख्या के बराबर होती है, शून्य अवधि जो आप अवधि के लिए निर्दिष्ट करते हैं स्कैटर चार्ट में, ट्रेंडलाइन चार्ट के एक्स मानों के क्रम पर आधारित होती है। बेहतर परिणाम के लिए, चलती औसत जोड़ने से पहले एक्स मानों को सॉर्ट करें। निम्न चलती औसत प्रवृत्ति के अनुसार 26-सप्ताह की अवधि में बेचे गए घरों की संख्या में एक पैटर्न दिखाया गया है।